微博社区中用户行为特征及其机理研究

YAN Qiang, WU Lian-ren, ZHENG Lan. Research on User Behavior Characters and Mechanism in Microblog Communities[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(3): 328-333. DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.002

Citation: YAN Qiang, WU Lian-ren, ZHENG Lan. Research on User Behavior Characters and Mechanism in Microblog Communities[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(3): 328-333. DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.002

微博社区中用户行为特征及其机理研究

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作者简介:

闫强(1972-)，男，博士，教授，主要从事网络动力学、商务智能方面的研究.

中图分类号: N949

计量 文章访问数:  04846 HTML全文浏览量:  0160 PDF下载量:  0137 出版历程 收稿日期:  2014-04-04 修回日期:  2012-11-12 刊出日期:  2013-06-14

Research on User Behavior Characters and Mechanism in Microblog Communities

School of Economics and Management,Beijing University of Posts and Telecommunications,School of Economics and Management,Haidian District Beijing 100876

摘要

摘要: 基于微博数据的实证分析表明，微博用户发布微博的数量及时间间隔均服从幂律分布。通过分析微博用户之间的社会网络关系与用户行为之间的联系，发现微博消息数量的分布幂指数与用户互动指数呈反向关系，且随着互动指数的升高，幂指数的下降趋缓。在排除用户之间的评论、转发行为的影响后，个体用户发微博的时间间隔分布幂指数与用户互动指数呈正相关关系。基于上述实证分析，引入用户间评论转发行为、用户间的社会网络关系作为微博用户行为的驱动因素，提出了一种基于社会关系的动力学模型，模型仿真结果与实际数据一致。

Abstract: According to the empirical study about microblog, the message volume of and releasing intervals of microblog users observer power-law distribution. Through analyzing the relationship between the social network of microblog users and their behaviors, the distribution exponent of message volume is proved to be inversely proplrtionate to the interaction exponent of each user. With the increase of interaction exponent, the power-law exponent decreases much slower. By excluding the influence from other users'forwarding and commenting behavior, it is confirmed that the power-law exponent of the interval distribution is positively correlated with users' interaction exponent. Accordingly, a social-relation-based dynamic model is proposed to reflect the behavior of posting microblogs, such as forwarding, commenting, and social network relation among users. The simulation results of the model match well with empirical data.

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